python bleu_nltk.translate.bleu_score_GCP零分BLEU得分 - 腾讯云开发者社区

通过本教程，你将探索BLEU评分，并使用Python中的NLTK库对候选文本进行评估和评分。完成本教程后，你将收获： BLEU评分的简单入门介绍，并直观地感受到到底是什么正在被计算。...如何使用Python中的NLTK库来计算句子和文章的BLEU分数。如何用一系列的小例子来直观地感受候选文本和参考文本之间的差异是如何影响最终的BLEU分数。让我们开始吧。...[A-Gentle-Introduction-to-Calculating-the-BLEU-Score-for-Text-in-Python.jpg] 浅谈用Python计算文本BLEU分数照片由Bernard...计算BLEU分数 Python自然语言工具包库（NLTK）提供了BLEU评分的实现，你可以使用它来评估生成的文本，通过与参考文本对比。...具体来说，你学到了： BLEU评分的简单入门介绍，并直观地感受到到底是什么正在被计算。如何使用Python中的NLTK库来计算语句和文章的BLEU分数。

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机器翻译之BLEU值

浅谈用 Python 计算文本 BLEU 分数 BLEU, 全称为 Bilingual Evaluation Understudy(双语评估替换), 是一个比较候选文本翻译与其他一个或多个参考翻译的评价分数...尽管 BLEU 一开始是为翻译工作而开发, 但它也可以被用于评估文本的质量, 这种文本是为一套自然语言处理任务而生成的通过本教程, 你将探索 BLEU 评分, 并使用 Python 中的 NLTK...库对候选文本进行评估和评分完成本教程后, 你将收获: BLEU 评分的简单入门介绍, 并直观地感受到到底是什么正在被计算如何使用 Python 中的 NLTK 库来计算句子和文章的 BLEU 分数...如何用一系列的小例子来直观地感受候选文本和参考文本之间的差异是如何影响最终的 BLEU 分数让我们开始吧浅谈用 Python 计算文本 BLEU 分数照片由 Bernard Spragg...., 通过使用深度学习方法, 例如: 语言生成图片标题生成文本摘要语音识别以及更多计算 BLEU 分数 Python 自然语言工具包库 (NLTK) 提供了 BLEU 评分的实现, 你可以使用它来评估生成的文本

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Bleu：此蓝非彼蓝

提出了Bleu方法，在Bleu:A method for automatic evaluation of machine translation中。...Bleu维基百科：BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which...简单理解就是评价机器翻译的一个标准算法，但是Bleu也不仅仅局限于机器翻译，在文本摘要等应用也可以有同样的作用。原理举个例子： ? ?...上述可以说在unigram上，也就是一个词一个词，现在来说说Bleu在bigram上的计算： ? bigram就是两个词作为一个大词（也就是一个串），这里为： ? 这个也很明显，结果为： ?...参考资料：一种机器翻译的评价准则—Bleu http://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/53115580

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机器翻译质量评测算法-BLEU

本文介绍机器翻译领域针对质量自动评测的方法-BLEU，让你理解为什么BLEU能够作为翻译质量评估的一种指标，它的原理是什么，怎么使用的，它能解决什么问题，它不能解决什么问题。什么是BLEU？...为什么要用BLEU？...为了解决这一问题，机器翻译领域的研究人员就发明了一些自动评价指标比如BLEU，METEOR和NIST等，在这些自动评价指标当中，BLEU是目前最接近人类评分的。...BLEU的原理是什么？为什么BLEU能作为机器翻译的一个评估指标，还是得看看它的原理是什么。...参考文章机器翻译评测——BLEU算法详解机器翻译评价指标之BLEU详细计算过程机器翻译自动评估-BLEU算法详解浅谈用Python计算文本BLEU分数

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一种机器翻译的评价准则——Bleu

引言在牵涉到语句生成尤其是机器翻译的应用领域，如何衡量生成语句与参考语句之间的相似性是一个很重要的问题，而在2002年Kishore Papineni et al.就提出了一个经典的衡量标准Bleu，...Bleu方法使用的基本度量指标和概念 3.1 “n单位片段” (n-gram) 所谓n-gram就是指一个语句里面连续的n个单词组成的片段，一个18单词的语句有18个1-gram，每个单词都睡一个1-gram...Bleu值。...c>re1−r/c if c≤r BP = \begin{cases} 1 ~~ if ~~ c>r \\ e^{1-r/c}~~if~~c\leq r \end{cases} 之后又Bleu...值等于 Bleu=BP⋅exp(∑n=1Nwnlogpn) Bleu = BP \cdot\exp(\sum_{n=1}^N w_n\log p_n) 在对数情况下，计算变得更加简便

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NLP输出文本评估：使用BLEU需要承担哪些风险？

即便 BLEU 没有被过度使用，在你花时间并计算以追求更高的 BLEU 分数前，你也应该知道该度量标准存在的严重缺陷。...BLEU 不考虑语义对我而言，这是这是让我们不能仅靠 BLEU 来评估机器翻译系统唯一最令人信服的理由。作为机器翻译系统的人类用户，我的主要目标是准确理解源语言中文本的潜在含义。...基于 BLEU 的指标之一的 NIST，通过给匹配错误的 n 元模型进行加权惩罚来解决这一问题。...BLEU 不考虑句子结构也许你不相信，即使你弄乱一些关键词，导致完全改变了句子的意思，你仍然可以得到很好的 BLEU 分数。...当 BLEU 被首次提出时，作者确实做了一些行为测试，来确保该测量指标与人类的判断相关。

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为什么要小心使用 BLEU？

BLEU 不考虑文本的意思对于我来说，这是为什么不要仅仅依赖于 BLEU 这一方法来评价机器翻译（MT）系统的唯一一个最重要的理由。...BLEU 不直接考虑句子结构或许你完全不敢相信「即便你将一些关键词打乱完全改变句子的意思，你也能够得出一个非常好的 BLEU 分数」这件事。也许一些句法能够让你相信？...遗憾的是，BLEU 完全没有以这一研究为基础。...换句话说：如果你希望人们享受使用你的系统，你就不应该仅仅专注于提高 BLEU 分数。我不是唯一一位对 BLEU 持保留意见的人或许你依旧不相信，BLEU 并不总是评估工作的正确工具。...，2006）为 BLEU 设计了几个特定的目标，并对 BLEU 得分较好的英语/北印度语翻译中的特定错误进行了全面深度的探究。

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序列模型3.6Bleu得分机器翻译得分指标

3.6Bleu 得分在机器翻译中往往对应有多种翻译，而且同样好，此时怎样评估一个机器翻译系统是一个难题。...如果机器翻译的语句能够与任意一个人工翻译参考相近，其就会得到很高的 BLEU 分数。...BLEU 相当于请评估员人工评估机器翻译系统，BLEU 得分相当于一个候补者代替人类来评估机器翻译的每一个翻译结果。...参考二中，单词 the 只出现了 1 次，取参考句子中单词出现的最大值，所以单词“the”的计分上限是 2 所以机器翻译结果最终的分数是 2/7 二元组 BLEU 得分 Bleu score on bigrams...所以改进后的 Bleu 分数即为 Count_Clip 之和除以 Count 之和 N 元组 BLEU 得分一元组 Bleu 得分 N 元组 Bleu 得分 Bleu 得分细节表示

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循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型

循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法，主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu计算多种翻译得分...三、Bleu评分 1、概述翻译的结果，可能存在多种，且都是正确的翻译，此时可以引入一个单一评价机制，来选择最优的翻译结果，因此引入了Bleu评分。...要计算这些概率的总和，可以使用下面combined bleu score的公式。这里引入了一个参数BP，称为简短惩罚，是为了进行纠正机器翻译的结果太短的问题。...Bleu主要是提供了单一评估指标，以评判多个翻译的结果。有许多开源的库可以使用。四、注意力模型 1、现有问题当一个非常长的句子出现，则翻译的时候，机器一次性输入了一大段的文字，再一次性处理结果。...研究表明，太长的句子，如果不用注意力模型，则随着词语的增多，bleu的评分结果会逐渐降低。而使用注意力模型，则可以保持在一个较高的值。

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Github项目推荐 | 用于自然语言处理的开源 Python 库 —— PyTorch-NLP

PyTorch-NLP 是用于自然语言处理的开源 Python 库，它构建于最新的研究之上，可以帮助开发者快速开发原型。...pytorchnlp.readthedocs.io/en/latest/ Github 链接： https://github.com/PetrochukM/PyTorch-NLP 安装请先安装 Python...您必须安装NLTK 并下载所需的数据： pip install nltk python -m nltk.downloader perluniprops nonbreaking_prefixes 用法...', 'sentiment': 'pos'} 用 torchnlp.metrics 计算 BLEU 分数： from torchnlp.metrics import get_moses_multi_bleu...jumps over the dog 笑"] references = ["The quick brown fox jumps over the lazy dog 笑"] get_moses_multi_bleu

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A.深度学习基础入门篇：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

5.BLEU:机器翻译合理性BLEU (BiLingual Evaluation Understudy) 最早用于机器翻译任务上，用于评估机器翻译的语句的合理性。...BLEU算法通过计算不同长度的N元组合的精度PN(x)，N=1,2,3...，并对其进行几何加权平均得到，如下所示。...， $a_N$为不同N元组合词的权重，一般设置为$\frac{1}{N^{\prime}}$，BLEU算法的值域范围是0,1，数值越大，表示生成的质量越好。...BLEU算法能够比较好地计算生成序列x的字词是否在参考序列中出现过，但是其并没有关注参考序列中的字词是否在生成序列出现过。即BLEU只关心生成的序列精度，而不关心其召回率。...6.ROUGE 评估指标:机器翻译模型看过BLEU算法的同学知道，BLEU算法只关心生成序列的字词是否在参考序列中出现，而不关心参考序列中的字词是否在生成序列中出现，这在实际指标评估过程中可能会带来一些影响

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基于 Python 的自动文本提取：抽象法和生成法的比较

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题：Text Summarization in Python: Extractive vs....它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。...如果我们仅考虑一元分词的BLEU指标，即一元分词的权重为1，所有其他N-gram权重为0，我们的BLEU比率计算为7/9 = 0.778。...关于BLEU论文的链接（见上文）在其修改的N-gram精度上有很好的例子。一句话总结：ROUGE和BLEU得分越高，摘要越好。...模型参数对于Gensim 的TextRank（Gensim一个python NLP库，TextRank是python的文本处理工具，<span arial",sans-serif;color:red;

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Facebook最新无监督机器翻译成果，BLEU提升10个点！

为了证明这一进步的价值，研究人员给出了以下陈述：“ 1 个 BLEU 点（判断机器翻译准确度的常用指标）的进步被视为该领域一项了不起的成就。我们的方法相当于有 10 个 BLEU 点的进步。”

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Github 项目推荐 | PyTorch 文本工具库数据集

Github 地址： https://github.com/PetrochukM/PyTorch-NLP 安装先确保你已经安装好了 Python 3.5+ 、PyTorch 0.2.0 或者更新的版本...size 100] 计算度量 http://pytorchnlp.readthedocs.io/en/latest/source/torchnlp.metrics.html 最后，计算通用指标，如 BLEU...from torchnlp.metrics import get_moses_multi_bleu hypotheses = ["The brown fox jumps over the dog 笑"...] references = ["The quick brown fox jumps over the lazy dog 笑"] # Compute BLEU score with the official...BLEU perl script get_moses_multi_bleu(hypotheses, references, lowercase=True) # RETURNS: 47.9

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Tesseract-OCR helloworld

tesseract-ocr pip install pytesseract # Jetson Nano # sudo vim ~/.bashrc # export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 Python...Our model achieves 28.4 BLEU on the WMT 2014 English-to-German translation task, improving over the existing...best results, including ensembles by over 2 BLEU....2014 English-to-French translation task, our model establishes a new single-model state-of-the-art BLEU

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Github 项目推荐 | 用 PyTorch 实现 OpenNMT

mattiadg/SR-NMT 快速开始一些有用的工具：下面的例子使用了 Moss tokenizer (http://www.statmt.org/moses/) 来准备用于评估的数据和 moses BLEU...tokenizer.perl wget https://raw.githubusercontent.com/moses-smt/mosesdecoder/master/scripts/generic/multi-bleu.perl...$l; do perl tokenizer.perl -a -no-escape -l $l -q $f.atok; done; done python preprocess.py -train_src...train.py -data data/multi30k.atok.low.train.pt -save_model multi30k_model -gpus 0 3）翻译语句： python translate.py...tgt data/multi30k/test.de.atok -replace_unk -verbose -output multi30k.test.pred.atok 4）评估： perl multi-bleu.perl

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学界 | 基于Apache MXNet，亚马逊NMT开源框架Sockeye论文介绍

为了解决这些挑战，我们引入了 SOCKEYE，一个由 Python 编写，通过 Apache MXNET4[Chen et al., 2015] 构建的神经序列到序列工具包。...表 2：无/有词汇选择机制（K=100）的 RNN 模型的 EN→DE 解码速率和 BLEU 分数。...表 4：Groundhog RNN 模型在 newstest2017 数据集上的 BLEU 分数。 ?...表 7:在 newstest 2017 上变换器模型的 BLEU 得分。Marian 的更新分别为 41.5 万 14.5 万。 ?...该工具包由 Python 编写，建立在 MXNet 上，为三种最重要的编码器-解码器架构提供可扩展的训练和推断，分别是注意力循环神经网络（attentional recurrent neural networks

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北大新成果！首次成功地将CNN解码器用于代码生成 | 论文+代码

就比如下面这个Python的抽象语法树（AST）。 ? 其中，n3和n6两个节点应该作为父子节点紧密交互，但如果使用传统的Seq2Seq方法，就会导致他们“父子离散”，彼此远离。...一个是生成《炉石传说》游戏的Python代码，一个是用于语义解析的可执行逻辑形式生成。生成《炉石传说》的Python代码这个任务使用的是《炉石传说》基准数据集，一共包括665张不同卡牌。...要输出的是实现卡牌功能的Python代码片段。 ? 通过准确性与BLEU分数来测量模型的质量。在准确性方面，作者追踪了之前大多数研究相同的方法，根据字符串匹配计算精度(表示为StrAcc )。...最后，用BLEU值评估生成的代码的质量。结果如下图所示： ? 在准确性和BLEU分数方面，都优于之前的所有模型。StrAcc比之前最好的模型高出了5个百分点。...至于之前的模型跟他们的模型在BLEU分数上的相似性，作者解释道，代码生成还是要看细节。语义解析任务在语义解析任务中，使用的两个语义解析数据集( ATIS和JOBS )，其中输入是自然语言句子。

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CRSLab: 可能是最适合你的对话推荐系统开源库

我们分别设计了对应的评测方法，供直接用户使用，如下表所示：类别指标推荐任务 Hit@{1, 10, 50}, MRR@{1, 10, 50}, NDCG@{1, 10, 50} 对话任务 PPL, BLEU...Distinct-{1, 2, 3, 4} 策略任务 Accuracy, Hit@{1,3,5} 这里的推荐任务的若干指标均为常用的基于排序的指标；对话任务的指标包括评估概率分布（PPL），关联度（BLEU...安装与使用 CRSLab 可以在以下几种系统上运行： Linux Windows 10 macOS X CRSLab 需要在 Python 3.6 或更高的环境下运行。...0.0154 0.0259 TG-ReDial 0.00793 0.0251 0.0524 0.00793 0.0122 0.0134 0.00793 0.0152 0.0211 生成任务 Model BLEU...@1 BLEU@2 BLEU@3 BLEU@4 Dist@1 Dist@2 Dist@3 Dist@4 Average Extreme Greedy PPL HERD 0.120 0.0141 0.00136

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NLP笔记：浅谈字符串之间的距离

于是就大概写了一下这篇文章，大致涵盖了我所知的全部字符串相似度比较的方法，大致包括：汉明距离最长公共子串编辑距离 jaccard距离 bleu & rouge & …… …… 下面，我们来一个个考察一些这些内容...= s2[j]if s1[i] == s2[j] 如此，我们就可以给出最长公共子串长度计算的python代码实现脚本： def lcs(s1, s2): l1 = len(s1) l2...给出相应的python脚本实现如下： def edit_distance(s1, s2): n = len(s1) m = len(s2) dp = [[0 for _...5. bleu & rouge & …… 当然，比较两个字符串之间的相似度也可以使用bleu以及rouge等指标，虽然会有点怪异就是了，因为bleu以及rouge指标的计算是不满足交换律的，...有关bleu、rouge等指标的计算具体可以参考我之前的博客：NLP笔记：生成问题常用metrics整理，这里就不多做展开了。 6.

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